Freelance Data Scientist 🔍 + d'insights, + de prédiction, + de résultats

Vous souhaitez vous démarquer de la concurrence en proposant des services ou des produits innovants répondant aux attentes des consommateurs en France ? À l’ère du numérique, l’exploitation des données est devenue incontournable pour mettre en place une stratégie marketing efficace. Dans cette optique, le recours à un Data Scientist freelance constitue la solution à privilégier. Comment un expert indépendant peut-il vous aider ? Suivez le guide pour découvrir les réponses !

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Spécialiste du marketing, de l’informatique et des statistiques, le Data Scientist a pour mission de recueillir des données massives (Big Data). Ensuite, il procède à leur traitement, analyse et interprétation pour dégager des tendances et améliorer ainsi les performances de l’entreprise. En se basant sur les résultats de son étude, les dirigeants de la société sont en mesure de prendre des décisions stratégiques. Il est libre de collaborer avec les autres membres de l’équipe technique, tels qu’un développeur Data IA.

Le Data Scientist est libre de travailler sous le statut de salarié ou freelance, que ce soit en France ou à l’étranger. Il peut également opter pour le portage salarial, une solution qui offre de nombreux avantages, notamment la flexibilité et la possibilité de définir le TJM en fonction de son niveau d’expertise.

Le rôle du Data Scientist

Le Data Scientist opérant en freelance ou en portage salarial intervient uniquement sur la modélisation des données. Son travail est complémentaire avec celui du Data Analyst et du Data Engineer. Pour mener à bien les missions qui lui sont confiées, il utilise une combinaison de compétences en informatique, en statistiques et en expertise métier. Les tâches qu’il doit réaliser sont nombreuses afin de transformer les informations en connaissances exploitables, à savoir :

• explorer les données ;
• procéder à la modélisation statistique ;
• utiliser des outils de visualisation des données ;
• recourir au Machine Learning (apprentissage automatique) ;
• communiquer les résultats à la direction ou aux services concernés (process, qualité, marketing, etc.).

À l’issue du traitement et de l’analyse des données à l’aide d’algorithmes, ce professionnel de la Data Science freelance dégage des statistiques comportementales. Il s’en sert ensuite pour prédire des scénarios. Il peut, par exemple, prévoir la période à laquelle l’entreprise atteindra ses objectifs financiers. Grâce à sa riche expérience dans le domaine de la Data, il est apte à travailler sur la fidélisation des clients, la gestion des risques et les campagnes marketing.

Les responsabilités du Data Scientist freelance

Qu’il travaille en tant que salarié ou en freelance, cet ingénieur en science des données a pour principale mission d’orienter les entreprises dans les actions à prioriser. Il aide ses clients à prendre la bonne décision en identifiant les domaines dans lesquels investir ou les risques à venir sur une activité donnée, entre autres.

Outre la production de scénarios prédictifs proches de la réalité, le développeur Data Scientist freelance a aussi pour mission de transmettre les résultats de son analyse à ses clients. De manière générale, pour élaborer une stratégie business gagnante, il travaille en étroite collaboration avec :

• un Data Miner chargé de transformer les données collectées en informations exploitables, nécessaires au processus de décision de l’entreprise ;
• un Data Engineer dont la mission consiste à définir, développer, mettre en place et gérer les infrastructures et les systèmes de données ;
• un Data Analyst chargé du Big Data issu de diverses sources (base de données ou Internet) et des données liées aux ressources humaines, au marketing, etc.

Cet expert en Data Science indépendant reste également en contact avec les équipes concernées (marketing, finance ou business) pour identifier les besoins commerciaux en fonction du projet.

Les principales missions du Data Scientist freelance

Souvent rattaché à la DSI (direction des systèmes d’information), le Data Scientist senior est tenu de récupérer des données des prospects, des clients ou des employés de l’entreprise. Les personnes ciblées peuvent se trouver en France qu’à l’étranger. Ensuite, il procède à l’analyse et à l’exploitation des informations collectées. L’objectif du développeur Data Scientist consiste en la création de modèles prédictifs. Il est tenu de déterminer les stratégies business à adopter pour permettre aux projets de ses clients de voir le jour. Les missions attribuées aux Data Scientists, freelances ou salariés, sont variées, telles que :

• le choix des outils d’analyse à utiliser ;
• l’identification des solutions de stockage de données à adopter par l’entreprise ;
• la collecte, la structuration et l’analyse des données en masse ;
• le développement d’algorithmes pour obtenir des résultats de recherches et de ciblage plus précis ;
• l’évaluation et l’amélioration des performances d’un modèle de Machine Learning ;
• l’anticipation des évolutions des tendances en mettant en place des modèles de statistiques prédictives ;
• la création de tableaux de bord sur mesure pour garantir une meilleure compréhension des résultats par les parties prenantes ;
• la veille technologique pour connaître les tendances et les nouveautés en se basant sur la collecte de données, les plateformes de traitement et l’expérimentation.

Travaillant en tant que salarié, en freelance ou en portage salarial, le Data Scientist senior fournit des rapports détaillés aux décideurs ou à ses clients une fois son analyse terminée. Les données sont interprétées et exploitées pour améliorer l’activité globale de l’entreprise.

Quelles sont les qualités requises pour exercer le métier de Data Scientist freelance ?

La profession de Data Scientist peut être exercée dans divers secteurs d’activité : industrie, BTP, agriculture, énergie, commerce, etc. Pour accomplir les missions qui lui sont attribuées, plusieurs compétences sont indispensables :

Maîtriser les outils dédiés à la Data Science

Pour procéder à la collecte, à l’analyse et à la restitution des données, l’expert en Data Science doit maîtriser les programmes informatiques spécifiques à son domaine, tels que :

• Python, un outil présentant des fonctionnalités de pointe pour analyser, manipuler et visualiser les données. Ce langage de programmation informatique pour le Machine Learning et le Deep Learning est doté d’un écosystème de bibliothèques dédiées à la Data Science. Particulièrement facile à prendre en main, Python est accessible aux Data Scientists qui font leurs premiers pas dans ce domaine.
• SQL (Structured Query Language) permettant d’accéder aux informations collectées et stockées dans les bases de données. Il est spécifiquement conçu pour faciliter l’extraction, l’insertion, la suppression et la mise à jour de données volumineuses pour procéder au développement de modèles prédictifs efficaces.
• Machine Learning et Deep Learning destinés à extraire des insights et à résoudre des problèmes complexes. L’analyse des données obtenues permet la création de modèles statistiques capables de détecter des schémas spécifiques ou de prédire des scénarios. L’ingénieur freelance utilise de nombreux algorithmes de Machine Learning tels que l’arbre de décision. Il s’agit de l’un des premiers algorithmes qu’il apprend à maîtriser durant sa formation. Le consultant recourt aussi aux méthodes de régression et aux réseaux de neurones, entre autres.

Avec plusieurs années d’expérience à leur actif, les Data Scientists freelances utilisent parfois Java pour garantir une gestion efficace des données. Ils peuvent également recourir à Scala, un outil incontournable dans la préparation, le traitement et la modélisation des données.

Être bien organisé pour une gestion de projets réussie

Le Data Scientist avec un statut de senior a généralement pour mission de conduire et de gérer plusieurs projets. C’est pour cette raison qu’une bonne organisation et un sens du relationnel sont nécessaires. Il doit être à l’aise avec la communication, aussi bien à l’écrit qu’à l’oral. En effet, il est souvent tenu d’assurer l’animation de réunions et le suivi d’équipes au sein de la société. Ainsi, une grande force de conviction est requise, par exemple, pour persuader ses clients à investir dans des outils plus performants.

Pédagogue et méthodique, le Data Scientist freelance dispose des compétences nécessaires pour expliquer en détail les sources des problèmes identifiés. Grâce à son expérience, il doit savoir adapter son discours à ses interlocuteurs, même aux nouvelles recrues qui font leurs premiers pas dans le secteur d’activité de l’entreprise. Il est ainsi en mesure d’apporter les solutions adaptées pour les résoudre rapidement et dans les meilleures conditions. Toujours à l’écoute des besoins de ses clients, cet expert en Data Science reste à l’affût des dernières évolutions techniques dans son secteur pour proposer des modèles d’analyse innovants et efficaces.

Les autres qualités nécessaires

La rigueur, la polyvalence et la capacité à s’adapter à n’importe quel secteur d’activité représentent les premiers atouts nécessaires dans le métier de Data Scientist freelance. En effet, les besoins commerciaux varient d’un secteur à l’autre. Par conséquent, il convient de faire des recherches approfondies en amont pour comprendre l’environnement d’intervention, les contraintes et les enjeux. Il pourra ainsi être plus pertinent dans les recommandations qu’il fournit. D’ailleurs, la curiosité et le sens du détail font partie de ses soft skills, indispensables dans l’analyse du Big Data. Il est bon de noter que le domaine des données est en constante évolution. De ce fait, il est nécessaire de rester à jour avec les dernières méthodologies et technologies.

D’un autre côté, la programmation, les modélisations mathématiques et les statistiques n’ont pas de secret pour le Data Scientist. Grâce à sa grande expérience dans le secteur de la Data Science, il maîtrise parfaitement la variabilité des données. Ses compétences techniques lui permettent d’estimer des paramètres, de tester des hypothèses et de tirer des conclusions suite à l’analyse de données probantes. Cet ingénieur indépendant peut ainsi procéder au traitement de données volumineuses, car tout ce qui concerne le développement informatique l’intéresse au plus haut point.

Quelles sont les formations proposées pour devenir Data Scientist freelance ?

De manière générale, un diplôme de niveau Bac + 5 est nécessaire pour se lancer dans une carrière de Data Scientist. Les candidats peuvent suivre une formation dans une université, dans une école d’ingénieurs (ENSAE Paris, MINES Paris Tech, Télécom Paris, etc.) ou dans une école de commerce. Pour ce faire, ils sont tenus d’opter pour une spécialisation en Big Data. Les Data Scientists freelances doivent également présenter des compétences en :

• statistiques, avec une parfaite maîtrise de Google Analytics et autres outils de web analyse ;
• marketing, avec des connaissances approfondies des outils de data management (Excel, Python, SAP, SPSS, SAS, Access et R) ;
• informatique, avec une maîtrise des langages de programmation et des algorithmes de Machine Learning.

Pour être un Data Scientist compétent et polyvalent, il est recommandé de commencer par suivre une formation dédiée au métier de Data Analyst. En faisant leurs premiers pas dans la Data Analyse, les candidats freelances pourront acquérir plus facilement des compétences en Data Science. En effet, il n’y a rien de mieux que de maîtriser des missions opérationnelles avant de passer aux missions plus stratégiques pour monter rapidement en compétences.

Avec le volume de données en constante augmentation, les perspectives d’évolution de carrière sont nombreuses, que ce soit en France ou dans un autre pays de l’UE. En effet, les Data Scientists, même les consultants freelances, peuvent occuper le poste de Lead Data Scientist ou Chief Data Scientist après quelques années en poste.

Quelles sont les étapes pour réussir votre projet de recrutement d’un Data Scientist freelance ?

Plusieurs paramètres sont à prendre en compte pour dénicher la perle rare.

Rédaction de l’offre d’emploi

Il est important de vous distinguer des autres offres d’emploi disponibles sur les plateformes dédiées pour susciter l’intérêt des meilleurs candidats, salariés ou freelances. La première étape consiste à présenter brièvement votre entreprise et à mettre en avant les avantages que vous proposez : flexibilité du travail, avantages sociaux, développement professionnel ou rémunération. Concernant ce dernier point, il est bon de rappeler que le salaire varie en fonction du nombre d’années d’expérience.

Si un Data Scientist débutant gagne en moyenne 30 000 € par an en France, le salaire annuel d’un Machine Learning Engineer senior peut aller jusqu’à 100 000 €. La rémunération dépend également de son statut, freelance ou salarié. En effet, le TJM d’un expert en science des données indépendant est de 570 € en France. Le TJM peut varier d’une ville à l’autre. Par exemple, il peut être plus élevé en Île-de-France par rapport à la rémunération appliquée à Toulouse.

Il convient de préciser dans votre offre d’emploi le statut que vous recherchez : salarié, freelance ou en portage salarial.

Sélection des plateformes de recrutement

Il est important d’identifier les meilleures plateformes de recrutement pour dénicher des candidats freelances qualifiés. Pour mettre toutes les chances de votre côté, privilégiez les plus connues, telles que Glassdoor ou Indeed (gratuites) ou encore Welcome to the Jungle (payante). Vous pouvez aussi vous tourner vers les réseaux professionnels comme Viadeo ou LinkedIn, ou encore recourir aux cabinets de recrutement pour dénicher rapidement un ingénieur freelance compétent. Diffuser vos offres d’emploi en interne constitue également une option à envisager.